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(d’une valeur de 250€)Analyse quantitative : pourquoi vous avez toutes vos chances face aux gros matheux :
En trading, on parle très souvent de l’analyse technique et de l’analyse fondamentale.
Mais savez-vous qu’il existe un autre type d’analyse ?
Il s’agit de l’analyse quantitative.
En quoi consiste-t-elle ? Quelles sont ses limites ? Et qui l’utilise ?
En quoi consiste l’analyse quantitative ?
L’analyse quantitative se base sur les mathématiques financières et plus particulièrement sur des calculs de probabilité très complexes.
Cette méthode est donc rigoureusement scientifique et ne laisse aucune place à l’émotion.
De cette façon, il est possible de repérer des opportunités d’investissements sans prendre en compte les capacités cognitives du trader ni ses émotions beaucoup trop « humaines » et qui pourraient affecter négativement les performances des prises de position.
Si les calculs de probabilités créés au travers de l’analyse quantitative sont si complexes, c’est parce qu’ils prennent en compte un très grand nombre de paramètres tels que le contexte économique, les probabilités de risques, et leur rapport à la rentabilité espérée.
Cette méthode « robotisée », très utilisée pour les produits dérivés, permet alors de gérer le portefeuille en procédant à des ajustements réguliers des valeurs qu’il contient, en fonction des signaux d’investissements.
Grâce à l’informatique, il est aujourd’hui possible de créer ces modèles d’algorithmes avec beaucoup plus de facilité qu’à l’époque (cette technique a plus de 70 ans !).
Comme il est possible d’ajouter autant de paramètres qu’on le souhaite, il existe pratiquement autant de formules mathématiques d’analyse quantitative que d’investisseurs utilisant ce procédé.
Les limites de l’analyse quantitative
Même s’il faut reconnaître que l’analyse quantitative fonctionne relativement bien sur une tendance haussière, elle atteint très rapidement ses limites en cas de forte volatilité du marché.
Ce qui la replace finalement au même niveau que n’importe quels autres types d’analyses, qui sont pourtant beaucoup moins compliquées…
C’est pour cela que cette méthode est très loin de faire l’unanimité auprès des communautés d’investisseurs, et encore moins chez les professionnels de la finance.
Autre « point noir » du système : l’analyse quantitative prend en compte le contexte économique, en se basant sur des évènements passés.
Mais elle ne peut évidemment pas prévoir l’avenir… et les prises de position robotisées sont incapables de faire preuve d’intelligence « humaine », pour s’adapter aux changements soudains (donc imprévus dans leur algorithme) de ce contexte.
Combiné à un fort effet de levier, les conséquences pour les investisseurs peuvent être désastreuses !
Qui utilise l’analyse quantitative ?
L’analyse quantitative, en raison de la difficulté qu’elle représente, est principalement utilisée par les professionnels de la finance.
Les analystes quantitatifs sont appelés « quants », et possèdent des connaissances très poussées en mathématiques, finance, ou encore statistiques.
Ils travaillent principalement dans des établissements bancaires, ou encore des fonds d’investissement.
Pour l’investisseur particulier lambda, il est très difficile d’apprendre à utiliser cette méthode et à créer des algorithmes cohérents, mais cela n’est pas impossible (à condition bien sûr, d’avoir déjà un niveau supérieur en mathématique…).
Finalement, que penser de cette méthode ?
Pour conclure, nous dirons qu’à moins d’être un passionné des mathématiques, des statistiques, et de tout ce qui se rapporte de près ou de loin au calcul, vous pouvez tout à fait faire l’impasse sur cette méthode.
Non seulement son taux de réussite n’est pas supérieur ni à l’analyse technique ni à l’analyse fondamentale (qui peuvent d’ailleurs très bien se combiner entre elles), mais en plus sa complexité est plutôt rédhibitoire.
De plus, s’il est vrai que les émotions peuvent parfois être la cause d’erreurs, elles peuvent aussi être la source d’une bonne performance, grâce au « bon sens » de l’investisseur, qualité typiquement humaine, dont seront toujours dénués les robots (en tout cas pour quelque temps encore…).
Et vous? Connaissez-vous l’analyse quantitative ? Qu’en pensez-vous ?
Bonjour Sylvain.
Etant matheux à la base, je me suis naturellement penché sur cet aspect à mes débuts l’an dernier, et me suis trouvé travailler (par pur hasard) pour des quants. Moi je ne touchais à rien, j’étais en soutien informatique. J’en retire :
1) c’est la guerre dans ce milieu, la grosse grosse guerre. Les petits tentent de passer entre les mailles du filet, et les gros traquent les petits : ils mesurent les empreintes des algorithme sur les books, et parviennent à te provoquer un petit crash personnalisé au moment où ça t’arrange le moins. 70% de ce que faisaient ces quants, c’était de la « défense » (et pas juste financière, penser hack de serveur, flood des connections, etc…). Ensuite, comme tu le fais remarquer, les gains sont comparables à ce que fait un trader comme toi (en pourcents, si je me base sur tes rapports) mais avec des couts qui n’ont rien à voir (payer les matheux, payer les licenses des soft comme deltix, payer le hosting,…). Donc la rentabilité par tête de pipe subit des coûts non négligeables.
2) à moins d’être passionné, pas la peine. Je me suis amusé à jouer avec les librairies de quant open-source (en java et python) l’été dernier, et au bout de quelques temps je me suis demandé ce que je fichais à apprendre ça, alors que ce que j’apprenais en parallèle en analyse technique me demandait beaucoup moins d’efforts, et me plaisait plus. Et comme tu le dis, les Quant traquent les inefficiences de marché quantifiables strictement. En attendant les vraies premières intelligences artificielles, et c’est pas encore pour demain, l’analyste technique qui travaille sur la notion de « qualité ressentie » des pattern (la qualité ressentie, va quantifier ça), doit encore avoir de l’avenir.
3) du fait du coté compétitif des systèmes quant, je me demande si leur « edge » ne sont pas beaucoup plus limitées dans le temps. trouvaille -> repéré par les petits -> copié -> érosion rapide de l’avantage, et aussi trouvaille -> détection par les gros -> ils te laissent faire puis te plantent.
4) il y avait par contre une chose qu’ils faisaient et me plaisait beaucoup, c’était l’analyse quantitative sur les données fondamentales, les mesures de flux financiers (entre les actions, les bonds, les commodities, le forex, etc…). Ils en retiraient une sorte d’indicateur risk on / risk off selon les classes d’actif qui leur permettaient de gérer leur position sizing et leurs équilibrages.
Alors bien sur que des hedge fund comme Winton Capital ou autre ont besoin de jouer sur tous les tableaux, dont celui là, du fait de leur taille. Mais le petit mini trader ? A part le quatrième point, cela ne m’intéresse pour l’instant pas plus que cela 🙂
Bonjour Pierre,
très intéressant complément d’information à mon article, qui confirme mes propres expériences sur le sujet !
1/ Les grosses maisons sont obligées d’avoir des quants, comme tu le dis ne serait-ce que pour des raisons défensives ( les passages d’ordre supérieurs à 1M d’euros doivent être « planqués » pour être effectifs)
2/ J’ai la même expérience et le même constat.
3/ Je n’ai pas de preuve mais c’est mon intuition aussi.
4/ Oui ça clairement, c’est beaucoup plus intéressant, je pense qu’on peut en tirer un outil vraiment durable en termes d’efficacité, en complément stratégique.
bonjour,
Personnellement quand je voit le résultat de l’automatisation a outrance dans notre société actuel , je n’ose pas imaginer ce que sa peut donner de robotisé la bourse .
Donc complètement contre , sauf peut être en mode démo pour permettre tout de même une possible évolution dans le bon sens ou développer de nouveaux outils.
olivier